harden delivery pipeline and production runtime

docs/ml_api.md

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 # ML-Serving-API
 
-Diese Dokumentation beschreibt die REST-Endpoints für ML-Vorhersagen in SillyHome Next.
+Diese Dokumentation beschreibt die REST-Endpunkte der aktuellen
+Modell-Artefakt- und Vorhersage-Schnittstelle.
+
+> Hinweis: Version 0.1.0 enthält noch kein statistisch trainiertes ML-Modell.
+> Die Vorhersage ist eine deterministische Referenzimplementierung für den
+> späteren Modellvertrag.
 
 ## Basis-URL
 
@@ -10,7 +15,8 @@ Diese Dokumentation beschreibt die REST-Endpoints für ML-Vorhersagen in SillyHo
 - Einzelvorhersage: `/predict`
 - Batchvorhersage: `/batch`
 
-Der Standard-Start erfolgt über `uvicorn backend.app:app --reload`, danach steht die API unter `/ml` bereit.
+Der Standard-Start erfolgt über `uvicorn app.main:app`, danach stehen HA- und
+ML-Routen in derselben Anwendung bereit.
 
 ## Endpoints
 
@@ -101,16 +107,18 @@ Batch-Vorhersage für mehrere Sensorwerte.
 
 ## Fehlerfälle
 
-- `400 Bad Request`: Fehlende oder ungültige Felder.
-- `404 Not Found`: Modell oder Sensor nicht registriert.
-- `500 Internal Server Error`: Registry nicht initialisiert oder unerwarteter Fehler.
+- `404 Not Found`: Modell nicht registriert.
+- `422 Unprocessable Content`: Sensor wird vom Modell nicht unterstützt oder Eingabe ist ungültig.
+- `503 Service Unavailable`: Registry ist nicht initialisiert.
 
 ## Betrieb
 
-Beim Start wird automatisch ein Default-Artefakt erstellt, falls noch kein Modell registriert ist. Neue Modelle müssen zusätzlich über `ModelRegistry.register(...)` eingetragen werden.
+Die produktive App lädt Artefakte aus `SILLYHOME_MODEL_STORE`. Neue Artefakte
+werden derzeit intern über `ModelRegistry.register(...)` registriert. Die
+Registry speichert validiertes JSON atomisch und lädt es beim Neustart.
 
 ## Verweise
 
 - `app/ml/predictor.py`
 - `app/ml/registry/model_registry.py`
-- `backend/routes/ml.py`
+- `backend/routes/ml.py`